ich habe mal wieder eine kleine Frage. Ich vergleiche eine Intervention mit einer Kontrollgruppe zu zwei Zeitpunkten. Nun habe ich die Normalverteilung überprüft. Einige Daten sind nicht normalverteilt. Ich hatte allerdings auf einer Statistik Seite gelesen, dass der T-test für abhängige Stichproben relativ robust ist auch wenn die Daten nicht normalverteilt sind. Ich bin bei der Berechnung auf ein nicht-parametrisches Verfahren umgestiegen. Jedoch habe ich gelesen, dass dann auch die Arbeitshypothese umgestellt werden muss (habe alternativ zum t-test den Wilcoxon-Rang-Test und Vorzeichentest gerechnet). Bin mir aber unsicher, ob das nun richtig gelöst war oder ob nicht auch der T-test geeignet gewesen wäre. Meine Stichprobe ist leider eher gering (kleiner 30 ).
Antwort bisschen lang geraten, du kannst aber auch gleich zu ALSO
vorspulen...
1. Die Stichprobenverteilung (STV) muss NV, nicht die Verteilung der Variablen selber.
Nur..., wenn die Pop NV ist die STV es auch
2. Normalverteilt sollte die Population sein, nicht die Stichprobe.
Natürlich ist die Stichprobe ein Indikator für die Population, aber es
es kann sein, dass die die Stichproben dabei in die Irre führt,
gerade wenn die Stichproben klein sind.
3. Die Verteilung einer Variablen ist theoretisch zu begründen! Und auch begründbar.
Die Variable Depression ist in einer klinischen Stichproben eher NV als in einer Normalstichproben.
4. Es gilt der zentrale Grenzwertsatz.
5. je größer N (N > 30) desto eher ähnelt die STV einer NV
6. Robust, ja, wenn man nur wüsste was das meint.
7. Bei t test für unabhängige Stichproben, muss In beiden Gruppen NV vorherrschen,
nicht in der Gesamtstichprobe!
8. Bei t test für abhängige Stichproben müssen die Differenzwerte NV sein, nicht die
Messwerte zu den Zeitpunkten!!
Verfahren:
A. Ein Test ist kein Test!!!
Man ersetzt den t Test nicht, wenn denn dann ergänzt man ihn!
Wer sagt dir wie die Pop verteilt ist? Ist man da sicher wie die POP verteilt ist?
Du macht einen Wischiwaschi Sig Test (Kolmogoroff z.B.), um über einen
anderen Sig test zu entscheiden, wer sagt dir, das der erste Test richtig ist?
Man entscheidet per Augenschein, Histogramm, warum entscheidet man nicht über die Mittelwert
per Augenschein?
B. Behalte das Skaleniveau bei!
Ergänzung um bootstraps Verfahren (brauch aber auch ein gewissen Maß an N)
Ergänzung um exakten Test (Fisher Pitman, RandomisierungsVerfahren, Software R,
Obacht rechenintensiv. Ist N zu groß klappt das nicht mehr)
C. Wechsel auf Ordinalniveau als Ergänzung.
Wilcoxon-Rang-Test, Obacht hat auch Vorrausetzungen!
Unabhängige Stichproben:
Gleiche Verteilungsform in den Gruppen, wenn z.B. nur ein Gruppe nicht NV
ist dies verletzt! Es ist immer problematisch. Für kleines N geht der exact,
bei großen N wird es aber asymptotisch, d.h die Ergebnisse werden richtiger je größer N,
sind als an sich immer nie ganz richtig!
Abhängige Stichproben:
ordered metric! die ursprüngliche AV ist Intervallskaliert nur die Abstände werden
in Ränge überführt. Symmetrische Verteilung der Differenzen, Test die mal!
Mittelwert geht nun nicht, Median wird aber auch nicht getestet, was bedeutet das für die
Effektstärken? Wie hängt das was getestet (eben kein Parameter) zusammen mit dem Mittelwert?
Als ob man, wenn man glaubt diese NV Dings gelöst zu haben, sorgenfrei wäre, ..von wegen!
Vorzeichen Test. Mach dir klar, dass auf Ordinalniveau Abstände verloren gehen! Das kann Sinn machen
um Ausreißern zu begegnen. Aber was heißt das für die gemessene abhängige Variable.
Sagen wir in jeder Gruppe herrscht bis auf eine VP Konstanz, in der eine Gruppe verbessert sich einer um
1 in der anderen um 365, gemessen Lebenserwartung nach Therapie, das ist ordinal das gleiche!!
Aber der Ausreißer eine relevante Beobachtung?
ALSO:
t Test wird durchgeführt!
auf jeden Fall ergänzt um:
N eher groß --> bootstrap
N eher klein--> exact nach Fisher
eventuell ergänzt um:
Wilcoxon
Vorzeichen test
Du machst demnach bis zu 5 Tests mit 5 p Werten!
Jedes Verfahren ist spezifisch, keines ist durch ein anderes zu ersetzten.
Kommen diese Test alle zum selben Ergebnis, prima..
Interpretiert wir aber auf Intervallniveau!
Ich hätte nochmal eine Frage: ich finde bezüglich Fisher recht wenig. Was sagt dieser Test dann genau aus? Ich habe leider nur Videos mit der Testanleitung gefunden für SPSS. Sorry wenn ich blöd frage, aber ich hatte damit noch nie gearbeitet:( und würde immer gern wissen warum ich was tue. Von Vorgehen ist es dann so das ich den T-test dennoch rechne. Dann Fisher (da kleine Stichprobe). Und dann Wilcoxon-Rang-Test (evtl je nach Symmetrie) und dann evtl. eben noch den Vorzeichenrangtest.
Von Vorgehen ist es dann so das ich den T-test dennoch rechne. Dann Fisher (da kleine Stichprobe). Und dann Wilcoxon-Rang-Test (evtl je nach Symmetrie) und dann evtl. eben noch den Vorzeichenrangtest.
ja ... poste als PN doch mal was da rauskommt! wenn nix signifikant ist, ist die Sache doch entschieden.
).
